适读人群 ：程序员，科研人员，编程爱好者，大数据处理人员 Python是当前非常热门的编程语言和大数据处理工具。本书全面介绍了Python应用的各个方面，覆盖了当前Python的主流应用。各章独立性较强，读者可从本书的任何一章开始阅读，并且立即将所学知识应用到工作实践中。
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Python程序设计基础及应用（全微课视频版） 思政领航，内容新颖，案例丰富，学以致用
《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》编写与时俱进，跟进技术的新发展与教学的需求，从内容设计和案例选取及配套资源方面都吻合当下教材的要求。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》响应关于课程思政建设的号召，充分挖掘思政元素，在一定程度上融入了思政内容，使思政教育与专业教育有机衔接、融合。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》的特点是内容紧凑、案例丰富、学以致用；程序输出原滋原味，既有正确输出的结果，又有错误输出的提示，让读者既从 正 的方面学到经验，又从 负 的方面吸取教训，使经验与教训兼而得之。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》兼顾 基础 与 应用 两个方面，全书总体内容按照先基础、后应用的顺序安排，前7章为基础篇，其内容循序渐进；后5章为应用篇，其内容自成体系；每
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使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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树莓派是一款基于ARM架构、Linux系统的极简计算机，既可以用于计算机编程教育，也可以作为机器人的控制核心。第一种运行于树莓派上的编程语言是Python，这是当前人工智能领域为流行的编程语言。机器视觉是人工智能中重要的细分研究领域，OpenCV则是当前机器视觉领域主流的开源处理库，可以方便地用于计算机图像处理，并应用于面部识别、目标识别等具体问题。本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借助OpenCV库编程，来实现具有机器视觉功能（识别和抓取特定颜色物体、识别人脸、识别特定人脸、进行面部跟踪）的智能机器人。 《人工智能+机器人入门与实战》力求通过一系列不同层次的软硬件任务，由浅入深地讲解人工智能的概念，同时覆盖Linux系统操作、Python编程、机器人系统搭建等多方面的综合知识。在本书案例中使用的主要硬件载体是可在桌面上
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